데이터 커뮤니티에는 다음과 같은 옛말이 있습니다.쓰레기 들어오고, 쓰레기 나가고." NS비정상적으로, 데이터 품질은 분석 품질에 영향을 미치며 이는 전체 비즈니스 운영에 영향을 미칩니다. 

IoT 데이터에서 정확하고 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것은 영향력 있는 비즈니스 결정을 내리는 데 중요한 촉매제입니다. 그러나 IoT 장치에서 수집한 데이터는 복잡하고 까다롭습니다. 이는 여러 소스에서 제공되며 종종 다양한 형식으로 제공됩니다. 여기서 데이터 랭글링이 시작됩니다.  

데이터 랭글링은 구조화되지 않은 원시 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이는 데이터 수집과 분석 사이에 있는 중요한 디딤돌이며 간과해서는 안 됩니다. 여기입니다 정확한 IoT 분석을 추진하는 데 도움이 될 수 있는 데이터 랭글링 도구 및 기술에 대한 높은 수준의 개요입니다. 이것은 당신을 도울 것입니다 가장 어려운 IoT 과제를 해결하세요!

데이터 랭글링이란 무엇입니까?

때에 온다 IoT 분석, 데이터 품질이 가장 중요합니다. 다양한 IoT 소스의 비정형 데이터를 분석하는 것은 혼란스럽습니다.최고야. Data wrangling은 해당 데이터를 최대한 유용하게 만드는 것을 목표로 합니다. 그래서, 그것은 단지 일회성 시련이 아닙니다. 데이터 랭글링은 고품질 데이터에 대한 지속적인 액세스를 보장하기 위한 지속적인 프로세스입니다.

데이터 랭글링은 다양한 형태를 취할 수 있습니다., w이는 잘못된 데이터를 필터링하거나 수정하거나, 변환 또는 외부 소스를 통해 데이터를 강화하거나, 더 쉽게 소화할 수 있도록 데이터를 재구성하는 것을 의미합니다. Wrangling은 데이터 포인트 간의 관계를 공개하고, 노이즈를 최소화하고, 오류를 수정하여 강력한 분석을 위한 기반을 마련합니다. 

무엇보다도, 데이터 랭글링에는 여러 도구가 포함되는데, 이에 대해서는 아래에서 간단히 살펴보겠습니다. 

관계형 데이터베이스(또는 여러 데이터베이스)의 데이터를 랭글링하는 경우 SQL이 일반적인 방법입니다. 데이터를 효율적이고 확장 가능하게 운영하고 병합할 수 있기 때문입니다. 

더 복잡한 변환과 아직 행과 열 형식이 지정되지 않은 원시 데이터를 처리하기 위해 Python과 같은 언어를 사용합니다.. T헤세 언어 생산 소프트웨어에 통합할 수 있는 데이터 변환을 위한 고급 라이브러리가 있습니다.

다른 사용 사례에서는 다른 도구를 활용하면 도움이 될 수 있습니다.. W에지 장치의 데이터를 조정하려면 일부 데이터 처리 단계를 임베디드 C로 이식해야 할 수도 있습니다.. Apache Spark를 사용하면 클라우드에서 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다.

또한, 머신러닝 제품을 구축하려면 데이터 랭글링이 필수적입니다.. 그러나, 머신러닝은 데이터 랭글링 프로세스 자체에도 사용됩니다. 기계 학습을 사용하여 누락된 데이터를 채우고, 개인 식별 정보를 감지 및 익명화하거나, 데이터 병합 시 서로 다른 기록을 연결할 수 있습니다.

IoT 분석에서 데이터 랭글링의 미래

조사 회사인 IoT Analytics는 연결된 IoT 장치의 수를 보고합니다. 계속해서 빠른 속도로 성장하고 있다 – 16년 말까지 2023억 개 이상의 장치가 예상됩니다. IoT 장치의 수가 증가함에 따라 생성된 데이터의 양 이러한 장치로 인해 또한 증가할 것입니다. 더 많은 소스에서 더 많은 데이터가 나오면 IoT 분석에서 데이터 랭글링의 중요성이 더욱 커질 것으로 예상할 수 있습니다.

데이터 보안과 개인 정보 보호는 계속해서 최우선 과제이며, 데이터 개인 정보 보호를 유지하는 데 더 많은 데이터 랭글링 프로세스가 집중될 것으로 기대할 수 있습니다. 규제가 강화되고 소비자가 데이터 사용 방식에 더욱 익숙해짐에 따라 IoT 분석 제품은 개인 식별 정보를 익명화하기 위해 더 열심히 노력해야 합니다.

실시간 애플리케이션이 계속해서 급증함에 따라 데이터 생성과 통찰력 사이의 대기 시간에 대한 기대치도 계속해서 줄어들고 있습니다. 비이것 때문에, 점점 더 많은 IoT 애플리케이션이 컴퓨팅의 대부분 또는 전부를 엣지로 추진하고 있습니다.

이러한 제품에서는 모든 데이터 랭글링 단계가 리소스가 제한된 장치에서 발생합니다. 기본적으로 이것은 메모리나 처리의 모든 부분을 신중하게 최적화해야 합니다. 의심의 여지 없이 이러한 극한 환경에서 데이터를 조작하는 기술과 도구의 지속적인 개발을 기대할 수 있습니다.

IoT에 데이터 랭글링이 필요한 이유

연결된 장치가 네트워크 전반에 걸쳐 증가하고 기업이 IoT 데이터에 점점 더 의존하게 되면서 랭글링은 계속해서 IoT 분석에서 중추적인 역할을 할 것입니다. 요약하자면, 데이터 랭글링은 추가 기능으로 간주되어서는 안 됩니다.. 이는 비즈니스 운영을 형성하고 혁신을 추진하는 정보에 입각한 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되는 프로세스의 중요한 단계입니다.

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• 출처: https://www.iotforall.com/why-is-data-wrangling-necessary-for-iot-analytics